для кожного з цих полів формули обчислення, що представляють собою перемножування відповідних кількісних показників в таблиці фактів і цінових показників в таблиці тарифів. Наприклад, для логічного поля Call_out_cost формула буде наступною:
MEGALINE.TARIFS.COST_PER_MINUTE * MEGALINE.FACTS.CALLOUT_TIME
(Рис 4.6 та Рис 4.7)
В
Рис 4.6 Створення логічного поля таблиці фактів
В
Рис 4.7 Завдання правил обчислення логічного поля Call_out_cost
Виручка (summary) розраховується додаванням усіх обчислених за формулами значень.
З урахуванням того, що тимчасовим проміжком, для якого створюються записи в таблиці фактів сховища даних, є день, то в створених логічних полях Call_out_cost, Sms_cost і Gprs_cost ми маємо сумарні значення витрат клієнта на різні послуги зв'язку за день, а в полі summary - загальні витрати.
Для реалізації певного виду запитів, пов'язаних з віковими групами клієнтів, нам необхідно ще одне обчислюване поле - вік клієнт. У таблиці CLIENTS створюємо логічне поле Client_age і прописуємо для нього правило обчислення віку з даних про дату народження (Рис 4.8). br/>В
Рис 4.8 Завдання правил обчислення логічного поля Client_age
Після розгляду всіх необхідних обчислюваних полів переходимо до наступного етапу, створенню презентаційного шару сховища.
4.3.3 Створення презентаційного шару
На даному етапі ми визначаємо, які дані і в якому вигляді будуть доступні кінцевим користувачам.
Для спрощення роботи користувачів ми видаляємо всі поля, що не несуть смислового навантаження для користувачів, і не використовуються при створенні звітів. Це все поля, що містять службову інформацію та ідентифікатори, такі як BEGIN_DATE, END_DATE, RECORD_DATE, ключі в таблицях і т.д. Далі, в опціях полів прописуємо російськомовний Custom display name, це те як буде відображатися назву поля в користувача середовищі (Рис 4.9). br/>В
Рис 4.9 Завдання російськомовного назви полів таблиць для користувача середовища
Після виконання всіх вище перерахованих дій репозиторій BI сервера створено; на основі репозиторію, BI сервер буде створювати фізичні запити до сховища даних, виробляти всю обробку цих даних і передавати результати на верхній рівень аналітичної системи Oracle Analytics Web Server .
4.3.4 Інтерфейс користувача
Наступним етапом роботи є організація роботи Oracle Analytics Web сервера платформи і створення інтерфейсу користувача. У першу чергу налагоджуємо взаємодію аналітичного web-сервера з BI сервером. Для цього в конфігураційному файлі прописуємо шлях до сховища, створеному на сервері BI (Рис 4.10). br/>В
Рис 4.10 Призначення шляху до сховища BI сервера
Тепер підключа...
